【摘 要】
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GEMSEC(graph embedding with self clustering)在计算节点特征的同时学习节点聚类,通过强制将节点进行聚类来揭露网络中的社区结构,但未考虑类别标签信息,导致学到的节点嵌
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北地质大学教务处
【基金项目】
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河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2018118)
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GEMSEC(graph embedding with self clustering)在计算节点特征的同时学习节点聚类,通过强制将节点进行聚类来揭露网络中的社区结构,但未考虑类别标签信息,导致学到的节点嵌入缺乏区分性。针对这一问题,提出了一种基于半监督聚类的网络嵌入方法(NESSC),将随机游走序列和少量节点类别标签作为输入,在计算节点特征和学习节点k-means聚类的过程中,利用类别标签信息指导聚类过程,同时重构已知节点类别标签信息,学习具有区分性的节点表示。在6个真实网络上进行节点聚类和节点分类评测
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